内容

目次

第1章　行動科学における社会調査データ分析1.1　行動科学とは何か1.2　行動科学と社会調査1.3　社会調査と実験1.4　社会調査のデータの形式1.5　ケースと変数1.6　変数の種類　　1.6.1　カテゴリ変数（質的変数）　　1.6.2　連続変数（量的変数）　　1.6.3　順序づけ可能なカテゴリ変数と順序づけできないカテゴリ変数1.7　統計ソフトウェアRについて第2章　記述統計量2.1　記述統計量とは何か2.2　連続変数の記述統計量　　2.2.1　代表値　　2.2.2　変数のばらつきを示す値2.3　カテゴリ変数の記述統計量2.4　記述統計のグラフ化第3章　母集団と標本3.1　標本をどう抽出するか3.2　セレクション・バイアス3.3　中心極限定理とは3.4　正規分布3.5　正規分布と確率3.6　区間推定と点推定3.7　母集団の平均を推定する（サンプル・サイズが大きい場合）3.8　母集団の平均を推定する（サンプル・サイズが小さい場合）3.9　標準誤差第4章　仮説と統計的検定4.1　計量分析の第一歩 ―仮説を立てる4.2　説明的仮説と記述的仮説4.3　統計的検定の考え方　　4.3.1　帰無仮説と対立仮説　　4.3.2　母比率に関する帰無仮説の検証4.4　有意水準とは何か4.5　第一種の過誤と第二種の過誤4.6　片側検定と両側検定第5章　クロス集計表5.1　2変数間の関係を探る5.2　クロス集計表の作り方5.3　クロス集計表から関連を調べる5.4　クロス集計表をもとにした割合の比較の注意点5.5　クロス集計表の図示　　5.5.1　棒グラフ　　5.5.2　帯グラフ　　5.5.3　モザイクグラフ5.6　クロス集計表における統計的検定　　5.6.1　帰無仮説と対立仮説の設定　　5.6.2　期待度数の計算　　5.6.3　残差の計算　　5.6.4　カイ二乗値とカイ二乗分布　　5.6.5　クロス集計表の自由度　　5.6.6　クロス集計表のカイ二乗検定の注意点5.7　関連性の強さの指標5.8　残差の検定5.9　クロス集計表の表記第6章　平均の差の検定6.1　2集団の平均値を比べる6.2　t検定の考え方6.3　等分散性の仮定の検定6.4　等分散性が成り立たないときは ―ウェルチの検定6.5　ウェルチの検定とt検定の選択6.6　平均の統計的な差と現実的な差6.7　平均の差の信頼区間6.8　平均の差の図示第7章　分散分析7.1　3つ以上の集団間での平均の比較とt検定7.2　分散分析の考え方7.3　どの集団の間に差があるのかを調べる ―多重比較　7.4　集団ごとにばらつきが異なるときは？ ―ウェルチの分散分析7.5　二元配置の分散分析第8章　相関分析8.1　連続変数間の関連を調べる8.2　相関の3つのタイプ8.3　相関係数の考え方8.4　相関係数の統計的検定8.5　順序変数の相関係数8.6　相関分析の結果のまとめ方8.7　相関分析を行う際の注意点　　8.7.1　異なる相関関係をもつ集団の混在　　8.7.2　外れ値の影響　　8.7.3　非線形の関連第9章　3変数の関連9.1　相関と因果関係9.2　因果関係の条件9.3　3変数間の媒介関係9.4　第三変数との関連の検証　　9.4.1　三重クロス集計表　　9.4.2　偏相関分析9.5　疑似相関と媒介効果9.6　疑似無相関9.7　交互作用第10章　単回帰分析10.1　回帰分析とは10.2　回帰分析の考え方10.3　回帰分析の検定10.4　決定係数とモデルの検定10.5　回帰分析の結果のまとめ方10.6　回帰分析を行う際の注意点　　10.6.1　非線形な関係について　　10.6.2　正規性のチェックと変数変換第11章　重回帰分析11.1　重回帰分析の考え方11.2　自由度調整済み決定係数11.3　標準化係数11.4　階層的重回帰分析11.5　媒介効果11.6　重回帰分析を行う際の注意点11.7　より複雑な誤差の推定第12章　ダミー変数の利用と交互作用効果の検証12.1　ダミー変数の利用12.2　3カテゴリ以上ある場合のダミー変数の作成12.3　カテゴリ変数か連続変数か12.4　交互作用効果の検証12.5　連続変数同士，カテゴリ変数同士の交互作用効果12.6　交互作用効果の検定　　12.6.1　統計的検定がなぜ必要なのか　　12.6.2　調整変数がカテゴリ変数の場合　　12.6.3　調整変数が連続変数の場合第13章　主成分分析13.1　複数の変数から1つの指標を作る13.2　信頼性係数13.3　主成分分析の考え方13.4　主成分分析の計算13.5　主成分分析を行う際の注意点　　13.5.1　いくつの主成分を抽出するか　　13.5.2　分析結果の解釈　　13.5.3　主成分分析の結果のまとめ方13.6　主成分得点　　13.6.1　主成分得点の考え方　　13.6.2　単純加算と主成分分析第14章　探索的因子分析14.1　因子分析の考え方14.2　因子分析の分析方法　　14.2.1　主因子法　　14.2.2　最小二乗法　　14.2.3　最尤法14.3　因子の数の決定14.4　因子得点14.5　軸の回転　　14.5.1　直交回転　　14.5.2　斜交回転第15章　マルチレベル分析15.1　マクロな要因の影響を考える15.2　マルチレベル分析の必要性15.3　マルチレベル分析の考え方　　15.3.1　ランダム切片モデル　　15.3.2　ランダム切片モデルの例　　15.3.3　ランダム係数モデル　　15.3.4　ランダム係数モデルの例15.4　マルチレベル分析を行う際の注意点　　15.4.1　推定方法　　15.4.2　集団数　　15.4.3　中心化の問題　　15.4.4　ランダム効果の相関付録　社会調査データ分析のためのRの使い方の基礎解答付表